很多同学都遇到spark远程提交到yarn的场景，但是大多数还是采用在spark安装的节点去执行spark submit，在某些场景下并不适合，这种情况下我们其实有2种方式可以达到远程提交的效果： 先不急着说两种方法，首先我们先看一下spark在on yarn运行的时候需要一些什么文件吧，知
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2023-08-01 14:10:26
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## Spark读取远程文件
在大数据处理中，Spark被广泛应用于分布式数据处理和分析任务。Spark提供了丰富的API和功能，使得开发者可以方便地处理和分析大规模的数据集。其中，读取远程文件是Spark中常见的一个操作，本文将介绍如何使用Spark读取远程文件，并提供相应的代码示例。
### Spark简介
Apache Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎，可用于大规模数据处理和
原创
2023-10-16 09:01:24
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Spark Standalone模式提交任务 Cluster模式: ./spark-submit \
--master spark://node01:7077 \
--deploy-mode cluster
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--driver-memory 1g \
--executor-memory 1g \
-
# 使用Java Spark远程读取HDFS文件的流程
为了实现Java Spark远程读取HDFS文件，我们需要按照以下步骤进行操作：
步骤 | 操作
--- | ---
1. 创建SparkSession | 使用`SparkSession`类创建一个Spark会话，它是与Spark集群交互的入口点。代码示例：`SparkSession spark = SparkSession.build
原创
2023-10-06 15:35:46
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# Spark远程读取HDFS的实现方法
## 1. 整体流程
在讲解具体的实现步骤之前，我们先来了解下整个流程。下面的表格展示了实现"Spark远程读取HDFS"的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| Step 1 | 创建SparkSession对象 |
| Step 2 | 配置Hadoop的配置信息 |
| Step 3 | 创建RDD或DataFrame，
原创
2024-02-16 11:12:54
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本来想用Eclipse的。然而在网上找了一圈，发现大家都在说IntelliJ怎样怎样好。我也受到了鼓励，遂决定在这台破机器上鼓捣一次IntelliJ吧。Spark程序远程调试，就是将本地IDE连接到Spark集群中。让程序一边执行，一边通过debuger实时查看执行情况，配置好以后和本地debug差点儿相同。之前有写过Spark集群的安装部署。当时是在hadoop2.2.0平台部署的Spark1.
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2023-09-28 15:38:38
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文章目录 前言一、csv文件是什么？二、使用步骤1.创建共享文件盘2.读入数据总结 前言日常使用过程中不可避免要对CSV文件进行数据分析，比如很多没有数据库的实验室设备存储文件很多是以csv文件格式存储的。本主主要介绍远程服务器或者设备上CSV文件的清洗和处理。一、csv文件是什么？逗号分隔值（Comma-Separated Values，CSV，有时也称为字符分隔值，因为分隔字符也可以不是逗号）
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2024-08-19 09:27:14
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## 如何在 IntelliJ IDEA 中读取远程目录的 Spark 文件
### 一、前言
在进行大数据处理时，Apache Spark 是一个常用的工具，而将数据存储在远程目录中也是一种常见的做法。本文将详细指导你如何在 IntelliJ IDEA 中读取远程目录存储的 Spark 文件，特定情况下使用 HDFS（Hadoop Distributed File System）作为远程存储
文件读写读写文本文件PySpark可以直接将一个文本文件读取进来，变成一个RDD，将文件的每一行作为RDD中的一个元素。比如读取一个Markdown文件：from pyspark import SparkConf, SparkContext
conf = SparkConf().setMaster('local').setAppName('MyApp')
sc = SparkContext(c
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2023-08-21 10:41:07
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一.引言Parquet 是一种列式存储格式，常用于表结构数据存储，也是 sparkSql 的默认存储格式。spark 读取 parquet 文件时，偶发读取时间过长，正常 parquet 时间在 1-5 s，异常期间最长可达 10 min +，于是开始踩坑之旅。下面是读取日志，正常情况只需 1s 以内，异常时却需要很久。二.Parquet 读取问题定位与解决1.代码变化 &&a
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2024-08-11 10:57:50
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前言旁边的实习生又一脸懵逼了：Spark有bug，明明我本地/data目录下有test.txt文件，但运行就报错:Caused by: java.io.FileNotFoundException: File file:/data/test.txt does not exist我一看，原来小伙子使用spark集群模式来读取仅仅在他自己的客户端存放的一个文本文件如何读取本地文件Spark 支持从本地文
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2022-10-14 09:40:21
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问题描述报错bug:
22/09/25 23:28:14 INFO GPLNativeCodeLoader: Loaded native gpl library
22/09/25 23:28:14 WARN LzoCompressor: java.lang.NoSuchFieldError: lzoCompressLevelFunc
22/09/25 23:28:14 ERROR LzoCod
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2023-08-28 08:23:29
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一、文本文件读取文件textFile()当我们将一个文本文件读取为RDD时，输入的每一行都会成为RDD的一个元素。也可以将多个完整的文本文件一次性读取为一个pair RDD，其中键是文件名，值是文件内容。使用wholeTextFiles()方法：
它也以目录为参数，返回一个 pair RDD,其中key是输入文件的文件名，value是对应文件的所有数据，size为文件个数。
wholeTextF
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2023-08-01 13:49:46
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file 的三种基本操作模式：r:只读；w:只写；a:追加；rb:按照二进制位进行读取；wb:按照二进制位进行写；ab:按照二进制位进行追加；r+:读写模式，光标默认在0位置，最后位置开始写w+:写读模式，先清空，再写读a+:追加读模式，光标默认在最后位置三种操作流程：1.打开文件，2.对文件进行操作，3.关闭文件with 同时管理多个文件对象昨夜寒蛩不住鸣。惊回千里梦，已三更。起来独自绕阶行。人
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2023-07-28 22:10:51
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spark SQL Parquet 文件的读取与加载是由许多其他数据处理系统支持的柱状格式。Spark SQL支持阅读和编写自动保留原始数据模式的Parquet文件。在编写Parquet文件时，出于兼容性原因，所有列都会自动转换为空。1， 以编程方式加载数据private def runBasicParquetExample(spark: SparkSession): Uni
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2023-08-23 16:57:18
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背景介绍：cdh集群、hadoop2.6.0、spark2.3.0hive表：text格式存储数据块：128M处理过程：读取hive表 -> 业务处理（无聚合操作） -> 写入hive、es问题描述：正常情况下，一个spark task要处理一个partition即128M的数据，因处理过程较耗时而成为任务瓶颈。解决过程：大的方向是进行任务拆分，增大并行度。方法一：使用spark提供的
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2023-09-12 10:35:16
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1，spark读文件流程从本地读取txt文件： // path最后可以是文件或文件夹，还可以用通配符
val path = “file:///usr/local/spark/spark-1.6.0-bin-hadoop2.6/licenses/”
val rdd1 = sparkcontext.textFile(path,2)
从hdfs读取文件：sparkcontext.textFile(
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2023-08-03 21:30:25
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### Spark读取文件流程
为了教会小白如何使用Spark读取文件，我将按照以下流程详细介绍每一步需要做什么以及需要使用的代码。
#### 步骤概览
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建SparkSession对象 |
| 2 | 使用SparkSession对象读取文件 |
| 3 | 对文件进行处理和转换 |
| 4 | 执行Spark任务并获取结果
原创
2023-10-15 14:14:59
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# Spark 文件读取教程
## 1. 简介
在使用 Spark 进行数据处理时，文件读取是一个非常重要的环节。本教程将向你展示如何使用 Spark 进行文件读取的过程，并提供相应的代码示例和解释。
## 2. 文件读取流程
在开始编写代码之前，让我们先来了解一下文件读取的整个流程。下表展示了文件读取的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建 Spa
原创
2024-01-20 09:43:01
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文章目录创建SparkSession读取数据jdbcjsoncsvparquet保存数据 创建SparkSessionsparkSQl 可以读取不同数据源的数据，比如jdbc,json,csv,parquet 执行读操作就用sparkSession.read.文件类型，执行写操作就用SparkSession.write.文件类型首先创建一个SparkSession：val spark = Spa
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2023-08-09 21:06:49
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